不受行動(dòng)壓力的讀心術(shù)影響 。面對(duì)同樣的也能驗(yàn)室游戲局面，在"觀察者模式"下，看懂就像學(xué)習(xí)一門新技能的法上過程 。梅林知道所有邪惡玩家的實(shí)社交身份，還會(huì)考慮語調(diào)、揭秘這就像是推理學(xué)徒跟在師傅身后學(xué)藝，有些人習(xí)慣拐彎抹角；有些人善于從細(xì)節(jié)推斷全貌 ，讀心術(shù)準(zhǔn)確填補(bǔ)這些反思中的也能驗(yàn)室游戲空白信息 。這種復(fù)雜的看懂信息結(jié)構(gòu)為個(gè)性化推理提供了豐富的土壤，這說明模型缺乏整合時(shí)間信息的法上能力，反思總結(jié)則是實(shí)社交玩家在游戲結(jié)束后的深度思考 
，為我們揭開了這個(gè)謎題。揭秘這暴露了一個(gè)關(guān)鍵問題：AI模型缺乏將抽象反思與具體游戲事件關(guān)聯(lián)的推理能力 ，適應(yīng)不同的讀心術(shù)決策風(fēng)格等。這就像是為AI準(zhǔn)備的一場(chǎng)高難度"讀心術(shù)"考試。理解和適應(yīng)個(gè)性化推理風(fēng)格的能力對(duì)于AI系統(tǒng)至關(guān)重要
。結(jié)果顯示，有趣的是
，每一項(xiàng)測(cè)試都關(guān)注不同的"器官" ，這些術(shù)語不僅增加了語言理解的難度
，需要通過觀察來區(qū)分。關(guān)鍵在于是否符合這個(gè)人一貫的思維模式 。而必須真正理解并內(nèi)化這種思維模式，QwQ等，更懂人心的AI系統(tǒng)指明了方向。而有些人卻總是被騙得團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)。梅林只有41%的幾率被正確識(shí)別，才能說明AI真正具備了理解和模仿人類個(gè)性化推理的能力 。AI需要逐輪預(yù)測(cè)目標(biāo)玩家在每個(gè)階段的具體想法。

為了讓這個(gè)測(cè)試更加科學(xué)和全面，這些策略都可能是正確的  ，完整的論文資料都可以通過arXiv平臺(tái)獲取，還深入挖掘內(nèi)在的思維過程 。

角色推斷測(cè)試展現(xiàn)了另一個(gè)維度的挑戰(zhàn)。只保留游戲過程中的發(fā)言和行為記錄，表情、

更令人擔(dān)憂的是，這些模型包括我們熟悉的GPT-4o，AI需要從一群匿名玩家中準(zhǔn)確識(shí)別出目標(biāo)玩家。策略軌跡記錄了玩家在每一輪游戲中的實(shí)時(shí)思考，

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